GMM-HMM模型结构:以HMM为主体,每个状态的发射概率(又称为观测概率)使用GMM模型构建,这是因为GMM模型可以拟合任意形状的分布。 1 HMM可以用5个元素来描述 (1)观测状态集合(记为R),是人工定义的MFCC算法计算得到。语音模型里面,这个集合是一个39维的连续空间向量,即,长度为39的MFCC特征向量。
GMM-HMM使用GMM描述状态到帧的生成关系。对于某个状态sj,其通过GMM产生第t个语音信号帧(通常表示为MFCC,Fbank特征向量),即状态sj对应K个多维高斯分布,则第t帧的出现概率(发射概率)为 b_j(o_t)=\sum_{k=1}^{K}c_{jk}N(o_t|\mu_{jk},\Sigma_{jk}) ...
具体来说,给定一段语音信号,HMM会根据输入的声学特征,通过计算不同状态序列的概率,找到最可能的状态序列,即对应的文本序列。 3. HMM的实际应用 HMM在语音识别领域的应用非常广泛。例如,Siri和Alexa等虚拟助手就使用了HMM来理解和响应语音命令。此外,HMM还广泛应用于自然语言处理(NLP)中的词性标记、命名实体识别和机器...
模型选择与优化:根据实际应用场景选择合适的HMM和GMM模型,并通过调整模型参数和优化算法来提升模型性能。 后处理:在语音识别结果输出之前,进行适当的后处理操作,如语言模型平滑、文本纠错等,可以进一步提升识别结果的准确性和可读性。 结语 HMM和GMM作为传统语音识别技术的两大核心组件,在推动语音识别技术发展的过程中发挥...
3. GMM+HMM大法解决语音识别 我们获得observation是语音waveform, 以下是一个词识别全过程: 1)将waveform切成等长frames,对每个frame提取特征(e.g. MFCC), 2)对每个frame的特征跑GMM,得到每个frame(o_i)属于每个状态的概率b_state(o_i) fig6. complete process from speech frames to a state sequence ...
没有考虑HMM中所有可能的路径来计算每个帧处每个弧的后验计数,而是使用维特比解码来找到HMM中的单个最可能路径。 步骤一:传入数据 输入:初始GMM参数、Viterbi解码的最优状态序列、音频数据、迭代次数 输出:新GMM参数 步骤二:HMM的E步:hard count ...
1. 计算输入MFCC序列X属于每个GMM-HMM的概率,最大的概率即是预测得到的triphone三因子。 2. 计算X输入每一个GMM-HMM的概率时,同样先进行对齐alignment(确认X中哪些序列属于状态s1、s2、s3),穷举所有的对齐方式,然后概率相加。 下图是一个示例计算GMM-HMM产生X的概率,列了2个对齐,a、b、c是HMM的三个状态。
HMM(Hidden Markov Model)是隐马尔可夫模型,用来对序列进行建模,从一个观测序列,推出对应的状态序列,也就是“由果找因”。这里的“因”一般是隐藏的,无法简单的看出来的(除非你有透视眼),所以叫Hidden,潜变量、隐变量也都是这个意思。 训练和解码以孤立词为例(单独的one,two这种),不涉及上下文。训练是干嘛?建模...
基于孤立词的GMM-HMM语音识别系统 语音识别中GMM是一个对角的GMM,它的协方差为对角阵,这是因为在GMM-HMM语音识别中,一般使用MFCC特征,而MFCC特征各维特征是独立的,只需要对角阵就可以描述它,此外,对角GMM模型的参数量相对较少,所需的计算量也更少。
本文出自公众号“AI大道理”，深入解析了GMM-HMM声学模型在语音识别中的应用与挑战。传统的基于GMM的孤立词识别系统以单词为单位训练，如0-9数字，但扩展词汇量需重新训练，且预测时需计算大量模型，限制了其在大词汇量场景的实用性，主要适用于小词汇量环境。对于连续语音，如电话号码中的'one two'，...